Для многих из нас, хотя Facebook, Instagram и Twitter, скорее всего, установлены на наших телефонах, TikTok занимает самое главное место на домашней странице. Платформа для обмена видео покорила весь мир, и пользователи просто не могут насытиться этим контентом в социальных сетях.
Молниеносный взлет приложения к популярности заставляет нас задаться вопросом: что в нем такого особенного? Чтобы выяснить это, мы проанализировали сотни популярных видео в TikTok, просмотрев первые три секунды каждого из них и зафиксировав множество информации об их «хуках». Используя эти данные, включая подробности о подписях к контенту и показатели вовлеченности, мы, возможно, получили начало ответа на этот вопрос.
Ключевые выводы
- Счастье было наиболее распространенной эмоцией, вызываемой вирусными видео в TikTok: 58% были созданы так, чтобы вызывать счастье по сравнению с другими эмоциями.
- Более чем в 1 из 3 вирусных видео TikTok в первые три секунды было показано, как говорит человек.
- Некоторые жанры видео в TikTok гораздо чаще других исходили от верифицированных аккаунтов, а именно лайфхаки, советы и велнес, а также фитнес и спорт.
- Популярные танцевальные видео в среднем получали больше просмотров, чем видео в любом из других пяти ведущих жанров. Тем не менее, они также были одними из тех, которыми меньше всего делились и которые меньше всего комментировали.
- Более половины вирусных видео TikTok использовали музыку в качестве основного фонового звука в первые три секунды.
Это счастливое место
TikTok — это личное и эмоциональное пространство, давайте посмотрим, какие чувства вызывают у людей вирусные видео.
Значительная часть проанализированных нами вирусных видео в TikTok была сосредоточена на человеке, говорящем прямо в камеру. Многие создатели контента пытаются расширить свои горизонты и выстроить более личные отношения со зрителями, что может объяснить, почему так много клипов вращаются вокруг взаимодействия лицом к лицу.
Вот несколько других интересных выводов, относящихся к этой области исследования:
- Шестьдесят процентов вирусных видео содержали одного человека, видимого на экране. Только в примерно 17% случаев люди не были видны вовсе, и менее чем в 10% случаев на видео было больше двух человек.
- В каждом 4-м вирусном видео присутствовал как минимум один животный персонаж.
- Собаки были популярнее кошек: 46% вирусных видео с животными показывали собак, в то время как кошки фигурировали только в 28%.
Есть причина, по которой приложение недавно достигло отметки в один миллиард активных пользователей в месяц, и это может быть связано с тем, что счастье, юмор и удивление были, безусловно, самыми распространенными эмоциями, вызываемыми проанализированными нами видео. Этот вид восхитительного контента является ключевой частью стратегии, которая делает TikTok таким вызывающим привыкание: мы видим что-то восхитительное, это запускает выброс дофамина.
Е для каждого
Популярные социальные медиаплатформы обладают способностью быстро вознести человека к звездной славе. Часто люди бывают застигнуты врасплох, когда это происходит. В TikTok 83% вирусных видео, которые мы проанализировали, были опубликованы с неверифицированных аккаунтов. Получить известность, популярность и славу может абсолютно каждый, что делает приложение идеальным местом как для обычных пользователей, так и для начинающих инфлюенсеров.
Некоторые жанры видео чаще происходят от верифицированных аккаунтов, чем другие. 38% вирусных видео в категориях лайфхаков, советов и велнеса, а также фитнеса и спорта были созданы верифицированными пользователями. Например, Деми Багби, кроссфит-атлет и одна из ведущих женщин-инфлюенсеров в TikTok, на момент написания статьи имела более 14 миллионов подписчиков и 285 миллионов лайков на своей странице. У человека с такой большой аудиторией обязательно будет производиться здоровое количество вирусного контента. Эти аккаунты высокого уровня также видят прирост вовлеченности, выигрывая за счет более высоких медианных показателей лайков, просмотров, комментариев и репостов.
Каждому свое
Лента пользователей формируется на основе их видеопредпочтений. Какие вирусные видео люди смотрят, лайкают, репостят и комментируют больше всего?
- Вирусные танцевальные видео имели почти на 3 миллиона медианных просмотров больше, чем следующий по популярности жанр — отдых на природе (который также был самым шеримым жанром). Чарли Д’Амелио и Аддисон Рэй, обе начавшие свою карьеру в TikTok с упором на танцевальные видео, в настоящее время занимают первое и третье места по количеству подписчиков среди инфлюенсеров в приложении соответственно.
- Что касается медианных лайков, людям также очень нравились танцевальные видео, так как они разделили первое место с видео с питомцами — по 1,1 миллиона каждое.
- Люди также не могли удержаться от комментирования милых животных: эти видео в TikTok набрали в среднем 9900 комментариев, что является самым высоким показателем среди всех жанров.
Звуки музыки
В наши дни для нашего слухового наслаждения доступно множество запоминающихся мелодий, и многие из них стали популярными именно в TikTok. Какие жанры правят бал в приложении?
Хотя общение лицом к лицу является обычным делом в видео TikTok, разговор не обязательно является частью уравнения: 56% вирусных видео имели музыку в качестве основного звука. С большим отрывом лидировали поп-песни, за которыми следовали хип-хоп и рэп. Учитывая, что вирусные танцевальные видео имели больше всего просмотров по сравнению с другими видами вирусных видео, неудивительно, что эти музыкальные жанры оказались самыми распространенными.
Видео, в которых в качестве звука фигурировала преимущественно музыка, в среднем показывали лучшие результаты по всем метрикам вовлеченности, чем те, где музыка не была центральной точкой аудио. Только 37% видео содержали по-настоящему оригинальный звук, созданный специально для них, в то время как остальные использовали музыку или предварительно созданное аудио из других источников. Интересно, что видео с оригинальными звуками показали худшие результаты по всем метрикам вовлеченности.
Ошибка 404: Коротких путей не найдено
Чтобы ускорить путь к интернет-вирусности, некоторые пользователи пытались использовать в своих подписях и хэштегах ключевые слова вроде «FYP» (что относится к персональной ленте пользователя, также известной как страница рекомендаций), «trending» и «viral». Около 38% проанализированных в этом исследовании TikTok-видео содержали эти ключевые слова.
Тем не менее, по сравнению с другими видео с другими ключевыми словами, те, в которых целенаправленно использовались вариации «FYP», «trending» и «viral», показали худшие результаты по всем метрикам вовлеченности (за исключением репостов). Знание своей аудитории и использование конкретных, целевых ключевых слов — вероятно, лучшая стратегия, чем разбрасывание широкой, нефокусированной терминологией.
Наконец, среди этих популярных видео в TikTok тональность подписей (рассчитанная алгоритмом обработки естественного языка) была позитивной более чем в два раза чаще, чем негативной. Среди видео с поддающейся расчету тональностью 68% были позитивными и 32% негативными.
Что все это значит?
Наш анализ вирусных видео в TikTok показал, что выполнение следующих действий при создании контента на платформе может увеличить ваши шансы на публикацию популярных видео:
- Регулярно включайте контент, который обращается непосредственно к вашей аудитории, вовлекая ее в диалог.
- Создавайте видеоролики, которые вызывают у зрителей радость и вызывают положительные эмоции.
- Если вы не являетесь верифицированным автором в TikTok, попробуйте создавать контент, напрямую связанный с вашими нишевыми хобби и интересами, такими как кулинария, танцы, домашние животные или мода.
Если вы заинтересованы в обнаружении и анализе типов контента, с которыми людям нравится взаимодействовать, вы обратились по адресу. Ознакомьтесь с решениями Alien Road Co. по контент-маркетингу и социальным сетям для получения дополнительных исследований, инсайтов и информации.
Методология и ограничения
Сначала мы использовали неофициальный API TikTok , чтобы получить 500 видео из ленты рекомендаций TikTok. Вся выборка видео была собрана единовременно. Эти видео были получены без входа в учетную запись TikTok и с IP-адреса в западной части США. Насколько нам известно, это позволило нам обойти алгоритмы персонализации, которые могли исказить нашу выборку.
Затем мы использовали несколько библиотек для обработки текста и аудио:
- Мы использовали инструмент исправления кодировки текста ftfy от Робин Спир, чтобы исправить ошибки кодировки, вызванные обработкой нескольких различных текстовых кодировок.
- Для извлечения ключевых слов из текста подписей мы использовали средство извлечения ключевых слов YAKE!.
- Мы использовали анализатор тональности VADER от NLTK для определения оценок тональности подписей к видео.
- Для распознавания и классификации музыкального материала в звуках этих видео мы использовали поддерживаемый искусственным интеллектом сервис распознавания аудио, предлагаемый AudD, LLC.
- Информация о жанрах для распознанных песен поступала из доступных через API метаданных для связанных с ними исполнителей, как описано Spotify.
После извлечения видео и их метаданных мы обрезали каждое видео до первых трех секунд. Затем исследователь изучил выборку из 300 клипов (первые триста из нашей общей выборки) и записал данные по 19 характеристикам для каждого видео. Поля, которые мы в итоге использовали в этом анализе, были следующими:
- Количество людей, видимых на экране
- Говорил ли кто-нибудь
- С кем или с чем они разговаривали
- Присутствовали ли на экране животные
- Типы присутствующих животных, если применимо
- Был ли звук в видео оригинальным
- Был ли звук в видео преимущественно музыкой или преимущественно не музыкой
- Наиболее вероятное предполагаемое эмоциональное впечатление
- Жанр(ы) видео
Факторы, использованные в анализе, которые мы получили из метаданных напрямую от TikTok:
- Просмотры
- Лайки
- Репосты
- Комментарии
- Подписи
- Хэштеги
- Было ли видео опубликовано с верифицированного аккаунта
Размеры выборок для топ-5 видеожанров, как показано на графике «Влияние жанра на показатели вовлеченности», следующие:
- Юмор: 110 видео, 37% от выборки
- Танцы: 66 видео, 22% от выборки
- Домашние животные: 64 видео, 21% выборки
- Мода: 30 видео, 10% выборки
- Активный отдых: 27 видео, 9% выборки
Это не репрезентативное исследование успешного контента в TikTok. Одним из ограничений данного исследования является использование субъективной классификации жанра и предполагаемого эмоционального воздействия видео, на что может повлиять уникальный опыт исследователя. Песни, не распознанные алгоритмом распознавания или отсутствующие в базе данных Spotify, могли быть исключены из анализа.
Глубокий анализ пользовательского контента на сайтах социальных сетей ограничен, прежде всего, эфемерной природой трендов в социальных сетях. Мы стремились исследовать переменные, которые могут оставаться относительно постоянными с течением времени, но читатели должны знать, что тренды могут меняться быстрыми темпами.
Связанная услуга: Tiktok Ads